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Il futuro in pillole
AI: evoluzione e sciami robotici

 

L’intelligenza artificiale è sempre stato il nord della bussola per la comunità scientifica.

Asimov ad inizio 900 già parlava delle leggi della robotica e di come mantenere una intelligenza artificiale controllata. Poi in realtà non lo diceva a nessuno, ma era solo perché voleva una perfetta massaia che non si lamentasse quando le chiedeva un panino (filone ripreso in epoca contemporanea dato che a quanto pare in Giappone, ai giorni nostri, è possibile sposarsi con una bambola gonfiabile).

Così, da cent’anni, generazione dopo generazione, ci siamo avvicinati sempre di più a rendere questo sogno realtà.

Finora però nessun automa (fisico o digitale che fosse) ha mai superato il più che noto “test di Turing” ( il test che viene fatto per capire se un’intelligenza artificiale può essere scambiata per un uomo, in tal caso, vorrebbe dire che per la prima volta ce l'abbiamo fatta).

Gli avanzamenti nel campo della robotica però non si limitano alla creazione si pseudo-umanoidi che imitino il nostro linguaggio.

Figuratevi che negli ultimi anni sono state create molteplici macchine che riproducessero le fattezze (e le caratteristiche fisiche) ddi svariati animali.

Un cane, un gatto, un serpente, un rinoceronte, un unicorno robot, ufo-robot!  

Scherzi a parte, stavolta l’argomento è ancora più complesso del solito.

Si parla della ricerca di un team di ingegneri appartenente alla Indiana University (USA) che il 6 agosto di quest’anno ha pubblicato un paper chiamato “Evolution of self-organized task specialization in robot swarms” ovvero, tradotto, “L’evoluzione della specializzazione di sciami di robot in compiti autonomi”.

Insomma ci si può perdere già solo nel titolo.

robo swarms 1
 

Com’è possibile che se non abbiamo ancora creato dei veri e propri automi funzionanti al cento per cento nel singolo, siamo riusciti a ricreare dei sistemi sociali basilari?

Beh, perché questa attitudine organizzativa è necessaria non solo ad esseri senzienti, ma in generale, a qualsiasi tipo di struttura organizzativa di tipo animale.

Pensiamo alle formiche, alle termiti, alle vespe, alle api, e perché no, anche alle scimmie, ai banchi di pesci, ai pinguini, e chi più ne ha più ne metta.

Tutti gli animali che hanno una gerarchia o un’organizzazione di qualsiasi tipo , basano la propria sopravvivenza sul dividersi i compiti.

In questo modo spezzano un grosso problema insormontabile, in tanti piccoli problemini risolvibili (se ci pensate lo facciamo quotidianamente anche noi).

Per fare questo, gli organismi,oltre a saper scomporre il problema, devono essere in grado di dividersi il lavoro (in modo tale che tutti siano efficienti), di coordinarsi nei compiti e, non meno importante, di portarli effettivamente a termine.

robo swarms 2
 

Infine, i soggetti devono anche essere in grado di essere abbastanza flessibili da adattare non solo se stessi, ma anche la divisione dei propri compiti, al cambiamento dell’ambiente.

Finora tutti i modelli che descrivevano queste azioni non hanno concluso molto a causa di un errore fondamentale: tutti presupponevano che la capacità di risoluzione dei compiti, fosse presente già nelle generazioni di individui non-sociali.

Ciò, infatti, è vero solo in parte, dato che non tiene in considerazione l’evoluzione dell’ambiente e della tipologia di compito specializzato in questione.

Insomma è come dire che un individuo può essere perfetto nella propria sopravvivenza, ma ciò non implica che lo sia in presenza di più individui (una infinità di variabili, dato questo presupposto, possono renderlo meno efficiente).

La scelta del team, inizialmente, è stata quella di utilizzare un modello che non presentasse degli individui che presentassero già dei “geni” contenenti compiti specializzati (in questo caso con “geni” mi riferisco al vero e proprio codice con cui gli automi sono stati programmati).

task specialization 2
 

Il primo assunto dell’esperimento è stata la necessità di utilizzare dei meccanismi di “task partitioning” ispirati alla divisione dei compiti fatta dalle “leafcutter ants” (formiche tagli-foglie).

Le formiche taglia foglie dividono i propri individui in due categorie: la prima taglia le foglie dagli alberi e le porta in un magazzino temporaneo, da cui vengono recuperate dalla seconda, che le riporta al nido.

 

I ricercatori hanno creato due differenti sciami, mantenendo in entrambi gli stessi identici individui:
la differenza tra il primo ed il secondo scenario semplicemente consiste nella presenza di una “altura”.

In questo modo, si possono analizzare le azioni dei robottini per capire se effettivamente utilizzano il cambiamento di ambiente per migliorare l’efficienza dei propri compiti (nel modello con l’altura, possono lasciar cadere le foglie in modo da trasportarle più velocemente).

Nel caso ve lo stiate chiedendo..beh, l’esperimento è riuscito, e ciò che ha dimostrato è che è possibile creare dei robot in grado di evolvere non solo se stessi, ma anche la propria efficienza nei confronti degli altri individui (cosa che a noi umani ancora non viene troppo bene, direi).

E’ da sottolineare che i ricercatori, ampliando lo spettro degli esperimenti, hanno notato  che, gli individui che già presentavano un patrimonio genetico rispetto alla gestione di quegli specifici task, inoltre, erano più veloci nell’adattamento rispetto agli altri.

L’utilizzo di un modello del genere (con individui già in grado di eseguire i compiti in solitario) permette anche di capire se in qualche modo viene favorita o meno l’evoluzione di task separati nella stessa specie nel caso in cui vari l’ambiente in cui la specie è inserita.

Ovviamente per testare i modelli (solo tagliatori / solo raccoglitori / solo individui non specializzati, ed i vari mix delle tre possibilità) è stata fatta una serie di esperimenti che prendesse in considerazione tutte le possibilità (dieci esperimenti per ogni possibilità).

Una volta ottenuti questi risultati con individui già “completi”, i ricercatori hanno iniziato a testare nuovamente il modello utilizzando dei robot che fossero capaci di compiere solo azioni di base, ovvero camminare verso la fonte delle risorse (per le formiche, l’albero), camminare verso il nido e camminare senza una meta specifica (ciò, con l’aggiunta di sensori di prossimità che evitassero che i robot si intralciassero a vicenda, con la capacità di “percepirsi nello spazio” e di percepire lo spazio intorno a loro).

I blocchi genetici dei singoli robot, poi, sono stati combinati insieme tramite “grammatica evolutiva”, una metodologia già implementata in GESwarm in modo tale da evolvere delle azioni basilari che rappresentassero via via strategie più complesse (la generazione avviene secondo grammatica nel senso che si usano delle formule di logica matematica ed insiemistica che ricreino le varie possibilità genetiche).

I vari “set” di possibilità genetiche a venire mescolati, sono stati le azioni di base (camminare verso la sorgente/base/a caso), le azioni vere e proprie (raccogliere /far cadere/cambiare azione) e le capacità pre-esistenti.

task specialization 3
 

Questo set di esperimenti è stato fatto per dimostrare che, anche con individui generati semi-randomicamente, la preferenza evoluzionistica resta quella di settorializzare i compiti, in modo tale da raggiungere una maggiore efficienza.

Insomma, ciò che gli scienziati sono riusciti a dimostrare è che, sia per individui “vuoti” che dovessero sviluppare da sé i compiti per reagire alla presenza di un ambiente e sfruttarlo, sia nel caso di individui “misti”, che nel caso di individui con le stesse caratteristiche, se inseriti in un contesto di rapporto sociale, la direzione evoluzionistica è la stessa.

La cosa interessante, oltre al fatto che dei robot possano sviluppare autonomamente delle attitudini allo svolgimento di compiti settoriali, è anche il fatto che, generare modelli che considerino sempre più variabili, potrebbe permetterci di studiare anche l’evoluzione in generale, e riprodurre in laboratorio degli studi che non si potrebbero mai fare naturalmente.

In conclusione, a livello ipotetico, utilizzando delle macchine e dei computer abbastanza complessi potremmo anche studiare le social behaviour di esseri via via sempre più complicati, fino ad arrivare ai dinosauri, e perché no, forse anche agli stessi esseri umani.

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